基本信息
编辑推荐
? 掌握用Scikit-Learn、NumPy等工具高效存储、处理和分析数据
? 大量示例+逐步讲解+举一反三，从计算环境配置到机器学习实战，切实解决工作痛点
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。
内容简介
书籍
计算机书籍
本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。
本书适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
计算机书籍
本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。
本书适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
作译者
Jake VanderPlas
Python科学栈深度用户和开发者，尤其擅长Python科学计算和数据可视化，是altair等可视化程序库的创建人，并为Scikit-Learn、IPython等Python程序库做了大量贡献。现任美国华盛顿大学eScience学院物理科学研究院院长。
Python科学栈深度用户和开发者，尤其擅长Python科学计算和数据可视化，是altair等可视化程序库的创建人，并为Scikit-Learn、IPython等Python程序库做了大量贡献。现任美国华盛顿大学eScience学院物理科学研究院院长。
目录
译者序 xiii
前言 xv
第 1章 IPython：超越 Python1
1.1 shell还是 Notebook 1
1.1.1 启动 IPython shell 2
1.1.2 启动 Jupyter Notebook 2
1.2 IPython的帮助和文档 3
1.2.1 用符号 获取文档 3
1.2.2 通过符号 获取源代码4
1.2.3 用 Tab补全的方式探索模块 5
1.3 IPython shell中的快捷键 7
1.3.1 导航快捷键7
1.3.2 文本输入快捷键 7
1.3.3 命令历史快捷键 8
1.3.4 其他快捷键9
1.4 IPython魔法命令 9
1.4.1 粘贴代码块：%paste和 %cpaste 9
1.4.2 执行外部代码：%run 10
1.4.3 计算代码运行时间：%timeit 11
译者序
本书主要介绍了 Python 在数据科学领域的基础工 具，包括 IPython、Jupyter、NumPy、 Pandas、Matplotlib 和 Scikit-Learn。 当 然， 数据 科 学并 非 Python 一 家 之“ 言 ”，Scala、 Java、R、Julia 等编程语言在此领域都有各自不同的工具。至于要不要学 Python，我们认 为没必要纠结，秉承李小龙的武术哲学即可——Absorb what is useful, discard what is not, and add what is uniquely your own（取其精华，去其糟粕，再加点自己的独创）。Python 的 语法简洁直观、易学易用，是表现力最强的编程语言，学会它就可以让计算机跟随思想， 快速完成许多有趣的事情。同时，它也是备受欢迎的胶水语言，许多由 Java、C/C++ 语 言开发的工具都会提供 Python 接口，如 Spark、H2O、TensorFlow 等。2017 年 3 月 6 日， PyPI（https://pypi.python.org/pypi）网站上的程序包数量就已经达到 10 万，新的程序包还 在不断地涌现，数据科学目前是 Python 星球最酷炫的风景之一。如果数据科学问题让你心 有挂碍，那么 Python 这根数据科学的蛇杖（Asklēpiós，阿斯克勒庇俄斯之杖，医神手杖， 医院的徽章）可以为你指点迷津。
本书书稿已经在 GitHub 上开源（https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook）。 由于本书的纸质版是黑白印刷的，因此作者在 GitHub 上建立了开源项目，以 Notebook 形 式分享了本书的书稿，让读者可以看到彩色的可视化图。此外，作者也在博客（https:// jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/）上发布了 Notebook 的 HTML 页 面。除正 文的部分内容外，Notebook 中的代码、注释与纸质版相同。由于 Notebook 是类 JSON 数 据格式，因此也适合做版本管理，配合 GitHub 修复 bug 比较方便。配合本书同时开源的， 还有作者编写的 Python 入门教程 Whirlwind Tour of Python，同样是使用 Notebook 撰写的。 Notebook 是 IPython 的 Web 版，目前已经合并到 Jupyter（http://jupyter.org）项目中，是一 款适合编程、写作、分享甚至教学（Jupyter/nbgrader）的开源工具，其基本功能将在本书 第 1 章中介绍。Notebook 的操作十分简单，在浏览器上即可运行。它不仅可以在浏览器中 直接编写代码、生成可视化图，还支持 Markdown 文本格式，能够在网页中快速插入常用 的 Web 元素（标题、列表、链接、图像）乃至 Mathjax 数学公式，稍加调整便可以幻灯片 形式播放内容，阅读体验一级棒。
看编程书的第一步是搭建开发环境，但这一步往往会吓退不少对编程感兴趣的读者。本书 对应的开发环境可以通过三种方式实现。第一种方式是在线版 Notebook 编程环境，免安
xiii
装，有浏览器就可以学习编程知识，推荐想快速掌握知识的朋友使用。目前，有许多安装 了 Python 编程环境的 Anaconda 发行版的网络平台（PaaS），支持 Jupyter Notebook 编程 环 境，可以免费使 用，如 JupyterHub（https://tmpnb.org）、SageMathCloud（https://cloud. sagemath.com）、微软 Azure（https://notebooks.azure.com）在线编程环境。它们可以在线运 行 Notebook 文件，编写调试运行代码，也支持文件的上传、下载、新建、删除，还可以 运行 Terminal 工具。另外，基于 GitHub 代码仓库，有 nbviewer（https://nbviewer.jupyter. org）可以查看 GitHub 的 Notebook，还有 binder（http://mybinder.org）支持代码仓库一 键部署，都是非常有趣的组合。类似的在线免费 Notebook 编程环境还有很多，特别推 荐德国 Yves Hilpisch 博士的 The Python Quants Group 公司开发的 Python Quants Platform
（http://tpq.io）。Yves 博士的三本 Python 金融学图书均使用该编程环境，读者可以免费注册 使用，其硬件为 CPU Xeon 1231、16GB 内存，能够满足一般的学习与分析需要。Jupyter Notebook 支持许多编程语言（Python、R、Scala、Julia、Haskell、Ruby……)，甚至支持 Kotlin（https://github.com/ligee/kotlin-jupyter）、Java 9 的 REPL 新功能 JShell（https://github. com/Bachmann1234/java9_kernel）。第二种方式是在电脑上安装 Anaconda 发行版。作者在 本书前言中介绍了具体的安装方法，安装成功后即可创建 Notebook 编写代码。由于网络 问题，建议国内的朋友使用清华大学 TUNA 镜像（https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ anaconda/）下载和更新 Anaconda 集成开发环境。第三种方式适合了解 Docker（https:// www.docker.com/）的朋友——可以直接使用 Jupyter 在 GitHub 上的 Docker 镜像（https:// github.com/jupyter/docker-stacks），一键安装，省时省力。里面除了标准 Anaconda 开发环 境，还支持 Spark、TensorFlow 的 Notebook 开发环境。
本书作者 Jake VanderPlus（GitHub 账号为 @jakevdp）目前是华盛顿大学 eScience 学院物 理科学研究院院长。他既是一位天文学家，也是一位会议演讲达人，活跃于历年的 PyData 会议，尤其擅长 Python 科学计算与数据可视化。Jake 在数据可视化方面颇有建树，创 建了 altair、mpld3、JSAnimation 可视化程序 库，同时为 NumPy、Scikit-Learn、Scipy、 Matplotlib、IPython 等著名 Python 程序库做了大量贡献。我在学习贝叶斯估计时，从他 2014 年的系列博文“Frequentism vs Bayesianism”（频率主义与贝叶斯主义）中获益颇 多。2015 年，听说他要在 O’Reilly 出版《Python 数据科学手册》一书，一直持续关注，正 式版终于在 2016 年年底发布。期间，他在 O’Reilly 做了一些 Python 数据科学教程（基 于 O’Reilly 的 Atlas 平台创建 Notebook，代码可在线运行 ），介绍了 Pandas、Seaborn、 Matplotlib 等工具。2017 年 2 月，他在 YouTube 发布了一组视频，通过美国西雅图市弗 雷蒙特桥上穿行的自行车统计数据，演示了 Python 数据科学编程的最佳实践，包括在 Notebook 中编码、重构、测试、发布程序的技巧，可谓短小精悍。此次有幸能翻译大神的 作品，与有荣焉。首先感谢图灵社区，尤其感谢朱巍老师的再次大力支持，夏静文老师、 刘美英老师和岳新欣老师的细致审校。也要感谢一起合作过的小伙伴们，促使我们再次翻 译数据科学的基础教程，让更多用 SQL、Excel、Matlab、SPSS 的分析师了解 Python 数据 科学的工具，用数据更自由地表达，讲出更精彩的故事。
本书书稿已经在 GitHub 上开源（https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook）。 由于本书的纸质版是黑白印刷的，因此作者在 GitHub 上建立了开源项目，以 Notebook 形 式分享了本书的书稿，让读者可以看到彩色的可视化图。此外，作者也在博客（https:// jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/）上发布了 Notebook 的 HTML 页 面。除正 文的部分内容外，Notebook 中的代码、注释与纸质版相同。由于 Notebook 是类 JSON 数 据格式，因此也适合做版本管理，配合 GitHub 修复 bug 比较方便。配合本书同时开源的， 还有作者编写的 Python 入门教程 Whirlwind Tour of Python，同样是使用 Notebook 撰写的。 Notebook 是 IPython 的 Web 版，目前已经合并到 Jupyter（http://jupyter.org）项目中，是一 款适合编程、写作、分享甚至教学（Jupyter/nbgrader）的开源工具，其基本功能将在本书 第 1 章中介绍。Notebook 的操作十分简单，在浏览器上即可运行。它不仅可以在浏览器中 直接编写代码、生成可视化图，还支持 Markdown 文本格式，能够在网页中快速插入常用 的 Web 元素（标题、列表、链接、图像）乃至 Mathjax 数学公式，稍加调整便可以幻灯片 形式播放内容，阅读体验一级棒。
看编程书的第一步是搭建开发环境，但这一步往往会吓退不少对编程感兴趣的读者。本书 对应的开发环境可以通过三种方式实现。第一种方式是在线版 Notebook 编程环境，免安
xiii
装，有浏览器就可以学习编程知识，推荐想快速掌握知识的朋友使用。目前，有许多安装 了 Python 编程环境的 Anaconda 发行版的网络平台（PaaS），支持 Jupyter Notebook 编程 环 境，可以免费使 用，如 JupyterHub（https://tmpnb.org）、SageMathCloud（https://cloud. sagemath.com）、微软 Azure（https://notebooks.azure.com）在线编程环境。它们可以在线运 行 Notebook 文件，编写调试运行代码，也支持文件的上传、下载、新建、删除，还可以 运行 Terminal 工具。另外，基于 GitHub 代码仓库，有 nbviewer（https://nbviewer.jupyter. org）可以查看 GitHub 的 Notebook，还有 binder（http://mybinder.org）支持代码仓库一 键部署，都是非常有趣的组合。类似的在线免费 Notebook 编程环境还有很多，特别推 荐德国 Yves Hilpisch 博士的 The Python Quants Group 公司开发的 Python Quants Platform
（http://tpq.io）。Yves 博士的三本 Python 金融学图书均使用该编程环境，读者可以免费注册 使用，其硬件为 CPU Xeon 1231、16GB 内存，能够满足一般的学习与分析需要。Jupyter Notebook 支持许多编程语言（Python、R、Scala、Julia、Haskell、Ruby……)，甚至支持 Kotlin（https://github.com/ligee/kotlin-jupyter）、Java 9 的 REPL 新功能 JShell（https://github. com/Bachmann1234/java9_kernel）。第二种方式是在电脑上安装 Anaconda 发行版。作者在 本书前言中介绍了具体的安装方法，安装成功后即可创建 Notebook 编写代码。由于网络 问题，建议国内的朋友使用清华大学 TUNA 镜像（https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ anaconda/）下载和更新 Anaconda 集成开发环境。第三种方式适合了解 Docker（https:// www.docker.com/）的朋友——可以直接使用 Jupyter 在 GitHub 上的 Docker 镜像（https:// github.com/jupyter/docker-stacks），一键安装，省时省力。里面除了标准 Anaconda 开发环 境，还支持 Spark、TensorFlow 的 Notebook 开发环境。
本书作者 Jake VanderPlus（GitHub 账号为 @jakevdp）目前是华盛顿大学 eScience 学院物 理科学研究院院长。他既是一位天文学家，也是一位会议演讲达人，活跃于历年的 PyData 会议，尤其擅长 Python 科学计算与数据可视化。Jake 在数据可视化方面颇有建树，创 建了 altair、mpld3、JSAnimation 可视化程序 库，同时为 NumPy、Scikit-Learn、Scipy、 Matplotlib、IPython 等著名 Python 程序库做了大量贡献。我在学习贝叶斯估计时，从他 2014 年的系列博文“Frequentism vs Bayesianism”（频率主义与贝叶斯主义）中获益颇 多。2015 年，听说他要在 O’Reilly 出版《Python 数据科学手册》一书，一直持续关注，正 式版终于在 2016 年年底发布。期间，他在 O’Reilly 做了一些 Python 数据科学教程（基 于 O’Reilly 的 Atlas 平台创建 Notebook，代码可在线运行 ），介绍了 Pandas、Seaborn、 Matplotlib 等工具。2017 年 2 月，他在 YouTube 发布了一组视频，通过美国西雅图市弗 雷蒙特桥上穿行的自行车统计数据，演示了 Python 数据科学编程的最佳实践，包括在 Notebook 中编码、重构、测试、发布程序的技巧，可谓短小精悍。此次有幸能翻译大神的 作品，与有荣焉。首先感谢图灵社区，尤其感谢朱巍老师的再次大力支持，夏静文老师、 刘美英老师和岳新欣老师的细致审校。也要感谢一起合作过的小伙伴们，促使我们再次翻 译数据科学的基础教程，让更多用 SQL、Excel、Matlab、SPSS 的分析师了解 Python 数据 科学的工具，用数据更自由地表达，讲出更精彩的故事。
前言
什么是数据科学
这是一本介绍 Python 数据科学的书。可能话音未落，你脑海中便会浮现一个问题：什么 是数据科学（data science）？要给这个术语下个定义其实很困难，尤其它现在还那么流行
（自然也众口难调）。批评者们要么认为它是一个多余的标签（毕竟哪一门科学不需要数据 呢），要么认为它是一个粉饰简历、吸引技术招聘者眼球的噱头。
我认为这些批评都没抓住重点。如果去掉浮华累赘的装饰，数据科学可能算是目前为止对 跨学科技能的最佳称呼，在工业界和学术界的诸多应用中扮演着越来越重要的角色。跨 学科是数据科学的关键；我认为，如今对数据科学最合理的定义，就是 Drew Conway 于 2010 年 9 月在自己的博客上首次发表的数据科学维恩图（如图 0-1 所示）。
虽然图中交错的标签看着跟开玩笑似的，但我还是认为这幅图道出了“数据科学”的真谛：它是一个跨学科的课题。数据科学综合了三个领域的能力：统计学家的能力——能够 建立模型和聚合（数据量正在不断增大的）数据；计算机科学家的能力——能够设计并使
用算法对数据进行高效存储、分析和可视化；领域专家的能力——在细分领域中经过专业 训练，既可以提出正确的问题，又可以作出专业的解答。
我希望你不要把数据科学看作一个新的知识领域，而要把它看成可以在自己熟悉的领域中 运用的新能力。无论你是汇报竞选结果、预测股票收益、优化网络广告点击率、在显微镜 下识别微生物、在太空中寻找新天体，还是在其他与数据相关的领域中工作，本书都会让 你具备发现问题、解决问题的能力。
目标读者
无论是在华盛顿大学教书时，还是在各种科技会议上演讲时，经常有人问我这样一个问 题：“我应该怎样学习 Python 呢？”问这个问题的都是有技术能力的学生、程序员或科研 人员，他们通常都具备很强的编程能力，善于使用计算机和数学工具。他们中的大多数人 其实并不想学习 Python 本身，而是想把它作为数据密集型任务处理和计算机科学的工具来 使用。虽然网上已经有很多教学视频、博客和教程，但是我一直觉得这个问题还缺少一个 令我满意的答案——这就是创作本书的缘由。
这并不是一本介绍 Python 和编程基础知识的书。它假设读者已经熟悉 Python 的基本语 法，包括定义函数、分配变量、调用对象方法、实现程序控制流等基本能力。这本书将 帮助 Python 用户学习如何通过 Python 的数据科学栈——包括 IPython、NumPy、Pandas、 Matplotlib、Scikit-Learn，以及其他相关的程序库——高效地存储、处理和分析数据。
为什么用Python
Python 作为科学计算的一流工具已经有几十年的历史了，它还被应用于大型数据集的分 析和可视化。这可能会让 Python 早期的创导者感到惊奇，因为这门语言一开始并不是为 数据分析和科学计算设计的。Python 之所以能在数据科学领域广泛应用，主要是因为它 的第三方程序包拥有庞大而活跃的生态系统：NumPy 可以处理同类型（homogeneous） 数组型数据、Pandas 可以处理多种类型（heterogeneous）带标签的数据、SciPy 可以解 决常见的科学计算问题、Matplotlib 可以绘制可用于印刷的可视化图形、IPython 可以实 现交互式编程和快速分享代码、Scikit-Learn 可以进行机器学习，还有其他很多工具将在 后面的章节中介绍。
如果你需要一个 Python 入门教程，那么我推荐你阅读本书的姊妹篇 A Whirlwind Tour of the Python Language。这个简短的教程介绍了 Python 的基本特性，目的是让熟悉其他编程语 言的数据科学家快速学习 Python。
Python 2与Python 3
本书使用 Python 3 的语法，其中包括了 Python 2.x 版本不兼容的语法技巧。虽然 Python 3.0 在 2008 年就发布了，但并没有被快速采用，尤其是在科学和 Web 开发领域。这主要是
因为许多第三方程序库和工具包需要时间来兼容 Python 的新版本。然而，从 2014 年初开 始，数据科学领域最重要的工具的稳定版本都已经同时兼容 Python 2 和 Python 3，因此本 书将使用新版本的 Python 3 语法，不过其中的大部分代码示例无须调整也可以在 Python 2 中运行。如果遇到了 Python 2 不兼容的地方，我会尽量详细说明。
内容概览
本书每一章都重点介绍一到两个程序包或工具，它们是 Python 数据科学的基础。
IPython 和 Jupyter（第 1 章）
这两个程序包为许多使用 Python 的数据科学家提供了计算环境。
这是一本介绍 Python 数据科学的书。可能话音未落，你脑海中便会浮现一个问题：什么 是数据科学（data science）？要给这个术语下个定义其实很困难，尤其它现在还那么流行
（自然也众口难调）。批评者们要么认为它是一个多余的标签（毕竟哪一门科学不需要数据 呢），要么认为它是一个粉饰简历、吸引技术招聘者眼球的噱头。
我认为这些批评都没抓住重点。如果去掉浮华累赘的装饰，数据科学可能算是目前为止对 跨学科技能的最佳称呼，在工业界和学术界的诸多应用中扮演着越来越重要的角色。跨 学科是数据科学的关键；我认为，如今对数据科学最合理的定义，就是 Drew Conway 于 2010 年 9 月在自己的博客上首次发表的数据科学维恩图（如图 0-1 所示）。
虽然图中交错的标签看着跟开玩笑似的，但我还是认为这幅图道出了“数据科学”的真谛：它是一个跨学科的课题。数据科学综合了三个领域的能力：统计学家的能力——能够 建立模型和聚合（数据量正在不断增大的）数据；计算机科学家的能力——能够设计并使
用算法对数据进行高效存储、分析和可视化；领域专家的能力——在细分领域中经过专业 训练，既可以提出正确的问题，又可以作出专业的解答。
我希望你不要把数据科学看作一个新的知识领域，而要把它看成可以在自己熟悉的领域中 运用的新能力。无论你是汇报竞选结果、预测股票收益、优化网络广告点击率、在显微镜 下识别微生物、在太空中寻找新天体，还是在其他与数据相关的领域中工作，本书都会让 你具备发现问题、解决问题的能力。
目标读者
无论是在华盛顿大学教书时，还是在各种科技会议上演讲时，经常有人问我这样一个问 题：“我应该怎样学习 Python 呢？”问这个问题的都是有技术能力的学生、程序员或科研 人员，他们通常都具备很强的编程能力，善于使用计算机和数学工具。他们中的大多数人 其实并不想学习 Python 本身，而是想把它作为数据密集型任务处理和计算机科学的工具来 使用。虽然网上已经有很多教学视频、博客和教程，但是我一直觉得这个问题还缺少一个 令我满意的答案——这就是创作本书的缘由。
这并不是一本介绍 Python 和编程基础知识的书。它假设读者已经熟悉 Python 的基本语 法，包括定义函数、分配变量、调用对象方法、实现程序控制流等基本能力。这本书将 帮助 Python 用户学习如何通过 Python 的数据科学栈——包括 IPython、NumPy、Pandas、 Matplotlib、Scikit-Learn，以及其他相关的程序库——高效地存储、处理和分析数据。
为什么用Python
Python 作为科学计算的一流工具已经有几十年的历史了，它还被应用于大型数据集的分 析和可视化。这可能会让 Python 早期的创导者感到惊奇，因为这门语言一开始并不是为 数据分析和科学计算设计的。Python 之所以能在数据科学领域广泛应用，主要是因为它 的第三方程序包拥有庞大而活跃的生态系统：NumPy 可以处理同类型（homogeneous） 数组型数据、Pandas 可以处理多种类型（heterogeneous）带标签的数据、SciPy 可以解 决常见的科学计算问题、Matplotlib 可以绘制可用于印刷的可视化图形、IPython 可以实 现交互式编程和快速分享代码、Scikit-Learn 可以进行机器学习，还有其他很多工具将在 后面的章节中介绍。
如果你需要一个 Python 入门教程，那么我推荐你阅读本书的姊妹篇 A Whirlwind Tour of the Python Language。这个简短的教程介绍了 Python 的基本特性，目的是让熟悉其他编程语 言的数据科学家快速学习 Python。
Python 2与Python 3
本书使用 Python 3 的语法，其中包括了 Python 2.x 版本不兼容的语法技巧。虽然 Python 3.0 在 2008 年就发布了，但并没有被快速采用，尤其是在科学和 Web 开发领域。这主要是
因为许多第三方程序库和工具包需要时间来兼容 Python 的新版本。然而，从 2014 年初开 始，数据科学领域最重要的工具的稳定版本都已经同时兼容 Python 2 和 Python 3，因此本 书将使用新版本的 Python 3 语法，不过其中的大部分代码示例无须调整也可以在 Python 2 中运行。如果遇到了 Python 2 不兼容的地方，我会尽量详细说明。
内容概览
本书每一章都重点介绍一到两个程序包或工具，它们是 Python 数据科学的基础。
IPython 和 Jupyter（第 1 章）
这两个程序包为许多使用 Python 的数据科学家提供了计算环境。
